package com.cobra.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

//对两个数据源进行操作
object Spark19_RDD_Operator_Transform_DoubleValue {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Spark19_RDD_Operator_Transform_DoubleValue")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))
    val rdd7=sc.makeRDD(List("3","4","5","6"))
    //交集
    val rdd3 = rdd1.intersection(rdd2)
  //  rdd1.intersection(rdd7) 报错
    println(rdd3.collect().mkString(","))
    //并集
    val rdd4 = rdd1.union(rdd2)
    println(rdd4.collect().mkString(","))
    //差集
    val rdd5 = rdd1.subtract(rdd2)
    println(rdd5.collect().mkString(","))
    //拉链 数据源要求分区数保持一致
    val rdd6 = rdd1.zip(rdd2)
    val rdd8 = rdd1.zip(rdd7)
    println(rdd6.collect().mkString(","))
    println(rdd8.collect().mkString(","))
    sc.stop()
  }
}
